OpenAI总裁谈GPT-5与AGI：推理范式转变成关键
（图片来自网络）
OpenAI总裁Greg Brockman在最新访谈中透露，GPT-5的推理范式迎来重大转变，AGI（通用人工智能）实现将依赖现实反馈与强化学习，计算资源成为核心瓶颈，且需推动大模型融入企业和个人工作流。
一、推理范式转变：GPT-5作为OpenAI首个混合模型，旨在缩小与AGI的距离。从GPT-4到GPT-5，模型训练从传统“一次性预训练+推理”转向“强化学习+现实试错+反馈迭代”的新范式。这种转变让模型在推理时能生成数据、基于现实反馈反复训练，大幅增强现实交互能力，而这正是下一代AGI的关键组成部分。
在训练过程中，GPT-5借助强化学习，让模型在现实环境中不断试错并获取反馈，从而提高可靠性。例如通过类似早期Dota项目的纯强化学习实践，模型能从随机状态学习复杂行为。这种新范式也改变了数据规模需求——原本预训练需要海量示例，转向强化学习后只需少数任务就能学习复杂行为，既提升了效率也降低了资源消耗。
二、计算成为核心瓶颈：Brockman明确表示，AGI发展的主要瓶颈是计算。他认为，计算资源如同“基本燃料”，能将能量转化为模型权重中的势能，推动模型有效执行操作。就算模型训练完成，也可重复利用，分摊多任务成本。例如在Dota项目中，通过翻倍内核数量，实现了性能提升，说明算法壁垒在计算资源充足时能被突破。当前GPT-5的强化学习范式虽提升样本效率，但仍需巨量计算支撑，而更深层次的“超临界学习”（图灵提出的多阶效应学习）则需更多计算资源。
三、大模型落地：Agent与生态：AGI的真正目标是让大模型驻留于企业和个人的工作流，而非停留在演示。落地路径是将模型封装为Agent，打包成可审计的服务进程，类似与资深同事协作，具备“随时停下检查”的可控性与回滚能力。OpenAI采用“纵深防御”策略，从模型内部（排序指令可信度）到外部（拆分高危操作）多层级保障安全；同时通过“价值对齐”工程，从海量“人格”中筛选、通过竞争进化保证能力与人类共识协同。此外，轻量级开源也被列为增强生态黏性的重点，推动开发者沉淀工具链。
Brockman强调，AGI的价值不在于制作炫酷的“模型包装器”，而是将现有智能深植于具体行业真实流程，每个行业都有大量未开发的机会，因此建议开发者先沉入行业一线，理解细节再用AI填补缺口。
关于未来，Brockman展望“多星际生活”与“真正丰裕社会”，认为计算资源将成为稀缺资产，而技术加速度让未来充满可行性。
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